用户画像是通过数据分析和挖掘从用户的各类数据中提取共性特点的过程。作为大数据的根基，用户画像完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。
用户画像是在解客户需求和消费能力，以及客户信用额度的基础上，寻找潜在产品的目标客户，并利用画像信息为客户开发产品。提到用户画像，很多品牌商都会提到全方位用户画像，其实全方位用户画像是一个广告宣传用语，根本不存数据可以全面描述用户，透彻了解用户。人是非常复杂的动物，信息纬度非常复杂，仅仅依靠外部信息来刻画客户内心需要根本不可能。
用户画像一词具有很重的场景因素，不同企业对于用户画像有着不同对理解和需求。举个例子，金融行业和汽车行业对于用户画像需求的信息完全不一样，信息纬度也不同，对画像结果要求也不同。每个行业都有一套适合自己行业的用户画像方法，但是其核心都是为客户服务，为业务场景服务。
近些年，互联网进入了“ 大数据 时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚 焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生： 用户画像 （UserProfile），完美地抽象出一 个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。 如果用一幅图来展现，即： 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？ 大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。 三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每 个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多 文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。 人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类， 高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 静态信息数据 用户相对稳定的信息，如图所示，主要包括人口属性、商业属性等方面数据。这类信息，自成标签，如果企业有真实信息则无需过多建模预测，更多的是数据清洗工作，因此这方面信息的数据建模不是本篇文章重点。 动态信息数据 用户不断变化的行为信息，如果存在上帝，每一个人的行为都在时刻被上帝那双无形的眼睛监控着，广义上讲，一个用户打开网页，买了一个杯子；与该用户 傍晚溜了趟狗，白天取了一次钱，打了一个哈欠等等一样都是上帝眼中的用户行为。当行为集中到互联网，乃至电商，用户行为就会聚焦很多，如上图所示：浏览凡 客首页、浏览休闲鞋单品页、搜索帆布鞋、发表关于鞋品质的微博、赞“双十一大促给力”的微博消息。等等均可看作互联网用户行为。 本篇文章以互联网电商用户，为主要分析对象，暂不考虑线下用户行为数据（分析方法雷同，只是数据获取途径，用户识别方式有些差异）。 在互联网上，用户行为，可以看作用户动态信息的唯一数据来源。如何对用户行为数据构建数据模型，分析出用户标签，将是本文着重介绍的内容。 目标分析 用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。如，红酒 、李宁 。 标签，表征了内容，用户对该内容有兴趣、偏好、需求等等。 权重，表征了指数，用户的兴趣、偏好指数，也可能表征用户的需求度，可以简单的理解为可信度，概率。 数据建模方法 下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。 什么用户 ：关键在于对用户的标识，用户标识的目的是为了区分用户、单点定位。 以上列举了互联网主要的用户标识方法，获取方式由易到难。视企业的用户粘性，可以获取的标识信息有所差异。 什么时间 ：时间包括两个重要信息，时间戳+时间长度。时间 戳，为了标识用户行为的时间点，如，1395121950（精度到秒），（精度到微秒），通常采用精度到秒的时间戳即 可。因为微秒的时间戳精度并不可靠。浏览器时间精度，准确度最多也只能到毫秒。时间长度，为了标识用户在某一页面的停留时间。 什么地点 ：用户接触点，Touch Point。对于每个用户接触点。潜在包含了两层信息：网址 + 内容。网址：每一个url链接（页面/屏幕），即定位了一个互联网页面地址，或者某个产品的特定页面。可以是PC上某电商网站的页面url，也可以是手机 上的微博，微信等应用某个功能页面，某款产品应用的特定画面。如，长城红酒单品页，微信订阅号页面，某游戏的过关页。 内容 ：每个url网址（页面/屏幕）中的内容。可以是单品的相关信息：类别、品牌、描述、属性、网站信息等等。如，红酒，长城，干红，对于每个互联网接触点，其中网址决定了权重；内容决定了标签。 注：接触点可以是网址，也可以是某个产品的特定功能界面。如，同样一瓶矿泉水，超市卖1元，火车 上卖3元，景区卖5元。商品的售卖价值，不在于成本，更在于售卖地点。标签均是矿泉水，但接触点的不同体现出了权重差异。这里的权重可以理解为用户对于矿 泉水的需求程度不同。即，愿意支付的价值不同。 标签 权重 矿泉水 1 // 超市 矿泉水 3 // 火车 矿泉水 5 // 景区 类似的，用户在京东商城浏览红酒信息，与在品尚红酒网浏览红酒信息，表现出对红酒喜好度也是有差异的。这里的关注点是不同的网址，存在权重差异，权重模型的构建，需要根据各自的业务需求构建。 所以，网址本身表征了用户的标签偏好权重。网址对应的内容体现了标签信息。 什么事 ：用户行为类型，对于电商有如下典型行为：浏览、添加购物车、搜索、评论、购买、点击赞、收藏 等等。 不同的行为类型，对于接触点的内容产生的标签信息，具有不同的权重。如，购买权重计为5，浏览计为1 红酒 1 // 浏览红酒 红酒 5 // 购买红酒 综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式：用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容），某用户因为在什么时间、地点、做了什么事。所以会打上**标签。 用户标签的权重可能随时间的增加而衰减，因此定义时间为衰减因子r，行为类型、网址决定了权重，内容决定了标签，进一步转换为公式： 标签权重=衰减因子×行为权重×网址子权重 如：用户A，昨天在品尚红酒网浏览一瓶价值238元的长城干红葡萄酒信息。 标签：红酒，长城 时间：因为是昨天的行为，假设衰减因子为：r= 行为类型：浏览行为记为权重1 地点：品尚红酒单品页的网址子权重记为 （相比京东红酒单品页的） 假设用户对红酒出于真的喜欢，才会去专业的红酒网选购，而不再综合商城选购。 则用户偏好标签是：红酒，权重是* * 1=，即，用户A：红酒 、长城 。 上述模型权重值的选取只是举例参考，具体的权重值需要根据业务需求二次建模，这里强调的是如何从整体思考，去构建用户画像模型，进而能够逐步细化模型。 四、总结 ： 本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。 核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。内容地址、行为类型、时间衰减，决定了权重模型是关键，权重值本身的二次建模则是水到渠成的进阶。模型举例偏重电商，但其实，可以根据产品的不同，重新定义接触点。 比如影视产品，我看了一部电影《英雄本色》，可能产生的标签是：周润发 、枪战 、港台 。 最后，接触点本身并不一定有内容，也可以泛化理解为某种阈值，某个行为超过多少次，达到多长时间等。 比如游戏产品，典型接触点可能会是，关键任务，关键指数（分数）等等。如，积分超过1万分，则标记为钻石级用户。钻石用户 。 百分点现已全面应用用户画像技术于推荐引擎中，在对某电商客户，针对活动页新访客的应用中，依靠用户画像产生的个性化效果，对比热销榜，推荐效果有显著提升：推荐栏点击率提升27%， 订单转化率提升34%。
前言：当我们见到他人的第一眼时，我们心里会有第一印象：此人文静、礼貌、活泼、穿衣干净整洁等，后续回忆起他人时，脑海中会浮现关于他人的“画像”，我们便知道：噢，原来是他。这些“画像”就像是他人在我们脑海中留下的标签属性一样，帮助我们识别人与人之间的不同，而我们可以借助这些不同“画像”与他人交往时采取不同的相处方式。 在企业中，用户画像的使用也越来越普遍。众所周知，销售人员的业绩高低直接与自身的工资挂钩，毕竟基本工资不高，发家致富全靠奖金提成了。销售人员想让自己提成高？无疑得成单啊，怎么成单？制定计划，寻找目标客户等等，哪些是他们的目标客户？这里便会涉及到用户画像的使用。企业在寻找目标客户时，经过分析会对客户划分各种属性打上标签，让销售人员在有价值的客户上投入更多的精力，毕竟“无用”客户谁也不想花费太多时间精力。 什么是用户画像？相信许多的互联网人并不陌生了，百科上是这样定义的，如下图所示： 在企业实际应用中，我们可简单理解成给客户“贴标签”即客户信息标签化，为什么要给客户“贴标签”？举个简单的例子，购买BI（商业智能）产品时，假设A企业有集团财务分析方面的需求，而B企业有财务报表分析方面的需求，在未给企业打标签的前提下，我们为两企业都提供了财务报表分析方面的解决方案，A企业与B企业哪个客户成单几率更大？显然，若不考虑其他因素，B企业更可能成单，而A企业这客户成单几率渺茫。没有针对性地提供解决方案，会让A企业觉得产品与自身的切合度不高，成单的几率自然不大，但若我们通过用户画像为客户贴上标签，划分好客户群体，有目标地为A提供集团财务分析方面的解决方案，或许更有成单的可能。 1、RFM模型BI分析 为了让销售人员能达成目标，寻找有价值的客户，企业可通过用户画像：按客户的属性分为重点客户、普通客户、战略客户等（一些企业通过会员制度划分客户等级也是相同的道理），如何判断有价值的用户？企业需对过往的销售数据进行分析：哪些客户的购买金额最多，购买品类最多，购买次数最频繁等等，这里企业可以利用RFM模型分析辅助判断客户的价值。 2、业务员销售看板 如上图，业务员的性别、工龄、学历、地域等属性都是用户画像的应用，企业可通过时间、性别、学历等任意维度对业务人员“画像”分析，分析哪些特质的业务员更容易成为销售的潜力股，可为企业招聘时提供参考，招聘更适合的销售人员为企业带来业绩。 3、客户销售看板 如上图所示，这些分析看板为企业呈现了客户的销售行为：客户的成交笔数、物料数、销售额等等，这些也是用户画像的应用。通过BI分析，企业可联动钻取不同地域客户的销售情况，从而对客户有更深的了解。 关于用户画像在BI分析中的应用还有许多，由于篇幅原因，这里不一一举例了。 用户画像无处不在，将用户画像应用在销售中，通过数据分析为客户贴标签，在一定程度上可为企业规避“无用”客户，提高效率，让销售人员聚焦精力投身于更有价值的用户，促进企业达成业绩目标。当然，促成业绩目标达成关键还得销售人员去实践，而为客户“画像”可以更好地辅助企业销售人员寻找目标客户。 阅读原文，了解更多内容~ 原文地址：
用户画像主要分为两类：1、现存客户 (Existing Customer) - 我的现存客户是怎么样，喜欢什么，什么消费习惯，哪些客户最值钱等等。2、潜在客户 (Prospect Customer) - 我的潜在客户在哪，他们喜欢什么，通过什么渠道获取，获客成本是多少等等。对于现存客户的分析可以从以下几个方面进行：1、客户基本信息分析悟空CRM的客户管理板块对客户的分析是多维度的，包括姓名、性别、年龄、联系方式、地址、职业、客户编号等基本信息（静态信息），此外，企业还可以根据自身需求添加自定义字段，在开发以及维护的过程中不断完善客户资料，可以让企业形成对客户的基本认识，有利于日后的维护。2、客户行为分析除了基本信息之外，悟空CRM还可以记录客户的动态信息，如：咨询记录、沟通记录、消费记录、售后记录等，企业可以根据客户的咨询和沟通记录了解到其最关注的问题，在售前就做好针对性的服务，有效促单。此外，对于客户的购买情况（购买时间、购买的产品）进行分析，可以得出其对某个产品的偏好和其购买周期，从而为其提供针对性的产品推荐，定期做好客户关系的维护。将这两方面的信息整合起来，看看处于不同价值区域的客户有着怎样的特征（性别、年龄、职业、收入、地区等），形成每个价值层的客户的用户画像，从而根据这些画像来寻找自己的客户，对于不同价值层的客户采取不同的开发和维护方式。
要想成功把产品卖给顾客，这其中有 2 个重要元素：一个是你的产品，另一个就是你的顾客。文案高手就像一个优秀的猎头，既要了解产品的优劣，更要了解顾客的喜恶，只有这样才能把产品卖给顾客。
首先，大家需要了解，到底什么是用户画像 ？
用户画像是根据目标顾客的社会属性、生活习惯和其他行为等信息，抽象出的一个标签化的用户模型。听起来比较抽象，我来给你讲小案例，你就明白了。
原来我给一个养生店做文案顾问，有 2 个实习生，每天给他们同样的任务，发 200 张引流传单。但一个人的传单到店率总比另一个人高 25% 左右。问他怎么做的？他说：只给 50 岁以上，穿戴整齐，最好戴着眼镜，走路也不匆忙的人发。这些人有养生需求，而且一般是退休职工，有钱、有时间。而另一个人则是逢人就发。有钱有时间的 50 岁以上退休职工，就是养生店的顾客画像。
然后，我们要明白，为什么要做用户画像 ？
写卖货文案的时候，用户画像能帮你摸透用户心理和需求，了解用户的痛点和渴望，以及影响他们购买决策的因素有哪些，这样你才能找准切入点，引发共鸣来卖货。
这里需要注意的是，用户画像应该是单个人，而不是一群人。你要揣摩购买者在想什么、在做什么，经常去哪些场合，他对什么词、什么仪式有着高度的敏感。只有是单个人，你才能够清晰地看到他、了解他。
举个例子，你的目标群体是新中产女性，你就可以描述：Lily 是一位 30 岁的白领，211 大学毕业，现在在一家新媒体公司做主编，月入 2 万，居住在北京四环。一手托娃，一手工作的职场宝妈。这说明了她的年龄、学历、职业、收入水平和生活状态。
她把“妈妈是孩子的榜样”作为座右铭。喜欢阅读，渴望有更大的提升。平时她会和闺蜜逛商场，也会参加一些成长社群，去国外旅游。这句表明了她经常出入的场所，以及兴趣和价值观。
她对新事物充满好奇，愿意尝试。但有自己的判断原则，比如，性价比，让自己体现更好生活水准的东西都会毫不犹豫。她不愿意随大流，却容易被身边优秀的人影响。这句说明了她的消费观念和购物决策因素。
通过角色设定，你能了解到这个人对哪个仪式和场景敏感，影响她购买决策的因素有哪些等，从而揣摩她对这些词、场景所产生的心理活动，这样更容易与她对话，你也会比针对一群人更有办法。如果你能把产品卖给她，也更容易卖给她代表的这个群体。
做用户画像时，大部分人容易踩中这 2 个常见误区 。
举个例子，我们卖面膜，锁定的是想要变美的女性，如果要推一个“成为会员就可以 2 折买面膜”的活动，报名的用户很有可能寥寥无几。
是用户不想占便宜吗？是女性不想变美吗？肯定不是，问题出在哪里？就是“没有清晰的用户画像”。
比如，20 岁左右的小女生，她们渴望变白、去痘，对价格接受度偏中低端；30 岁白领，经常熬夜加班，想要去黑眼圈，预防皱纹；而宝妈生育后有了妊娠斑、暗哑松弛，更想祛斑、变紧致，因为有稳定的收入，对品牌也有更高的要求。
所以，不要臆测你的目标用户是“所有女性”这个大分类，要做精准分析，具体是什么年龄段、什么工作、消费能力在哪个范围内，等等。
调研数据非常详细，各个百分比也很精确，但数据找来后就放在那里。写文案时还是没有方向，不知道用户有哪些需求，get 不到用户的痛点和爽点。
接下来，我们来讲本节课的重点：如何高效做顾客画像，并巧妙用在你的推文中？我帮你总结了 4 个步骤，下面我会结合案例，给你详细讲解。
这是一款鼻炎喷雾，当时市面上鼻炎产品非常多，至少有二三十种，为何我能做到 3 个月卖破 10 万多单，销售额 1000 多万呢？其中，最重要的一点就是，我把这个群体的用户摸透了。具体我是怎么做的呢？
第一步：搞清产品功能，按图索骥找用户
做用户画像的目的是卖货，所以，分析顾客也应该先从产品入手，考虑清楚产品满足客户什么需求，反向推导出顾客有哪些特征。
比如，鼻喷的特色功能是疏通鼻塞、缓解鼻炎。那我就可以反向推导出哪些人是鼻塞、鼻炎的高发人群，他们有什么样的特征。也许你会问了：如果对这个群体不了解怎么办？答案是：借助数据工具。
这里常用的工具有：百度指数、微信指数、生意参谋、互联网数据资讯中心等。
以百度指数为例，你在百度搜索栏输入“百度指数”，就会出来百度指数的数据查询界面。然后输入你要查询的关键词“鼻炎”“鼻塞”等，并点击菜单栏的“人物画像”，就会查到鼻炎这个群体的相关信息，包括性别比例，年龄分布、地域分布、兴趣分布等。
这样你就有了一个大概轮廓。然后，再根据数据最集中的信息，对应到身边某个鼻炎患者，比如老公、同事，这样你就看到了一个活生生的人。
第二步：提炼关键标签，描述角色设定
抽取顾客群的典型特征，提炼出关键标签，可以包括这么几大类：
产品不同，敏感标签也不同。例如，美容行业对身高并不敏感，理财行业对身高、体质都不敏感。所以，在顾客分析过程中要把握颗粒度，不能太小也不能太大。要具体问题具体分析，不需要面面俱到，只需提炼关键标签。
但这时候你会发现，面对这些冷冰冰的基础数据是没有任何感觉的，怎么办？就要通过“角色设定”的方法，赋予顾客具体的角色，为你的顾客设定角色，不再说“顾客”，而是直呼其名。让其鲜活、立体起来。
我描述的角色设定就是：林子是一位 31 岁的白领，现在在一家互联网公司做销售主管，月薪 12000 元，居住在广州四环，每天挤地铁上下班。她正处于打拼事业的关键期，对身体的小状况抱着“能忍就忍”的心态。
关于角色设定要注意的是，产品的顾客群体不同，可能会有 2-4 个角色原型，你只需把最有代表性的 2、3 个 描述出来就可以了。
第三步：借助大数据工具，锁定切入点
鼻炎是很痛苦，但用户画像了解到，这个目标群普遍是“能拖就拖”的心态，如何让他们采取行动呢？这时就要借助大数据，找到切入点，刺激他立马行动。否则，鼻炎的痛苦没有被激活，永远只是潜在需求。
通过百度指数发现，每年的 2、3 月和 9、10 月份，鼻炎都有明显增长。为什么？2、3 月份入春，柳絮满天飞。9、10 月份入秋，降温降雨，而这 2 点都是诱发鼻炎的重要因素。而我接这个案子恰好是入秋。
所以，我就锁定“入秋”这个切入点，触发顾客群对鼻炎的恐惧开关，让潜在需求成为不得不解决的刚需。
其中，“同事林子”“部门开会”“上班挤地铁”等，就是通过角色设定找到的灵感。而且它是目标群的综合原型，也更容易引发共鸣。
用户画像是为卖货服务的，但这里就有个问题：顾客有了共鸣就一定会买你的产品吗？不一定！他还有其他替代方案，比如鼻炎膏、生理盐水等。
第四步：梳理卖点排序，做好攻坚对策，让他只买你的
根据顾客画像，我了解到目标人群主要关注 3 类问题：
针对以上顾客分析，就可以制定出卖点排序的攻坚对策，通过系列收益证明，逐一解决他的担心，引导成交：
最后的卖点排序就是：功效佐证 > 权威背书 > 安全性 > 使用体验 > 产品原料 > 产品价格（性价比）。
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CJ20-63交流接触器的工艺与工装 86. 六路抢答器设计 87. V-M双闭环不可逆直流调速系统设计 88. 机床润滑系统的设计 89. 塑壳式低压断路器设计 90. 直流接触器设计 91. SMT工艺流程及各流程分析介绍 92. 大棚温湿度自动控制系统 93. 基于单片机的短信收发系统设计 ――硬件设计 94. 三层电梯的单片机控制电路 95. 交通灯89C51控制电路设计 96. 基于D类放大器的可调开关电源的设计 97. 直流电动机的脉冲调速 98. 红外快速检测人体温度装置的设计与研制 99. 基于8051单片机的数字钟 100. 48V25A直流高频开关电源设计 101. 动力电池充电系统设计 102. 多电量采集系统的设计与实现 103. PWM及单片机在按摩机中的应用 104. IC卡预付费煤气表的设计 105. 基于单片机的电子音乐门铃的设计 106. 基于单片机的温湿度测量系统设计 107. 基于单片机的简易GPS定位信息显示系统设计 108. 基于单片机的简单数字采集系统设计 109. 大型抢答器设计 110. 新型出租车计价器控制电路的设计 111. 500kV麻黄线电磁环境影响计算分析 112. 单片机太阳能热水器测控仪的设计 113. LED点阵显示屏-软件设计 114. 双容液位串级控制系统的设计与研究 115. 三电平Buck直流变换器主电路的研究 116. 基于PROTEUS软件的实验板仿真 117. 基于16位单片机的串口数据采集 118. 电机学课程CAI课件开发 119. 单片机教学实验板——软件设计 120. PN结（二极管）温度传感器性能的实验研究 121. 微电脑时间控制器的软件设计 122. 基于单片机AT89S52的超声波测距仪的研制 123. 硼在TLP扩散连接中的作用机理研究 124. 多功能智能化温度测量仪设计 125. 电网系统对接地电阻的智能测量 126. 基于数字采样法的工频电参数测量系统的设计 127. 动平衡检测系统的设计 128. 非正弦条件下电参测量的研究 129. 频率测量新原理的研究 130. 基于LABVIEW的人体心率变异分析测量 131. 学校多功能厅音响系统的设计与实现 132. 利用数字电路实现电子密码锁 133. 矩形微带天线的设计 134. 简易逻辑仪的分析 135. 无线表决系统的设计 136. 110kV变电站及其配电系统的设计 137. 10KV变电所及低压配电系统设计 138. 35KV变电所及低压配电系统设计 139. 6KV配电系统及车间变电所设计 140. 交流接触器自动化生产流水线设计 141. 63A三极交流接触器设计 142. 100A交流接触器设计 143. CJ20—40交流接触器工艺及工装设计 144. JSS型数字式时间继电器设计 145. 半导体脱扣器的设计 146. 12A交流接触器设计 147. CJ20-100交流接触器装配线设计 148. 真空断路器的设计 149. 总线式智能PID控制仪 150. 自动售报机的设计 151. 小型户用风力发电机控制器设计 152. 断路器的设计 153. 基于MATLAB的水轮发电机调速系统仿真 154. 数控缠绕机树脂含量自控系统的设计 155. 软胶囊的单片机温度控制（硬件设计） 156. 空调温度控制单元的设计 157. 基于人工神经网络对谐波鉴幅 158. 基于单片机的鱼用投饵机自动控制系统的设计 159. 基于MATLAB的调压调速控制系统的仿真研究 160. 锅炉汽包水位控制系统 161. 基于单片机的无刷直流电机控制系统设计 162. 煤矿供电系统的保护设计——硬件电路的设计 163. 煤矿供电系统的保护设计——软件设计 164. 大容量电机的温度保护——软件设计 165. 大容量电机的温度保护 ——硬件电路的设计 166. 模块化机器人控制器设计 167. 电子式热分配表的设计开发 168. 中央冷却水温控制系统 169. 基于单片机的玻璃管加热控制系统设计 170. 基于AT89C51单片机的号音自动播放器设计 171. 基于单片机的普通铣床数控化设计 172. 基于AT89C51单片机的电源切换控制器的设计 173. 基于51单片机的液晶显示器设计 174. 手机电池性能检测 175. 自动门控制系统设计 176. 汽车侧滑测量系统的设计 177. 超声波测距仪的设计及其在倒车技术上的应用 178. 篮球比赛计时器设计 179. 基于单片机控制的红外防盗报警器的设计 180. 智能多路数据采集系统设计 181. 继电器保护毕业设计 182. 电力系统电压频率紧急控制装置研究 183. 用单片机控制的多功能门铃 184. 全氢煤气罩式炉的温度控制系统的研究与改造 185. 基于ATmega16单片机的高炉透气性监测仪表的设计 186. 基于MSP430的智能网络热量表 187. 火电厂石灰石湿法烟气脱硫的控制 188. 家用豆浆机全自动控制装置 189. 新型起倒靶控制系统的设计与实现 190. 软开关技术在变频器中的应用 191. 中频感应加热电源的设计 192. 智能小区无线防盗系统的设计 193. 智能脉搏记录仪系统 194. 直流开关稳压电源设计 195. 用单片机实现电话远程控制家用电器 196. 无线话筒制作 197. 温度检测与控制系统 198. 数字钟的设计 199. 汽车尾灯电路设计 200. 篮球比赛计时器的硬件设计 201. 公交车报站系统的设计 202. 频率合成器设计 203. 基于RS485总线的远程双向数据通信系统的设计 204. 宾馆客房环境检测系统 205. 智能充电器的设计与制作 206. 基于单片机的电阻炉温度控制系统设计 207. 单片机控制的PWM直流电机调速系统的设计 208. 遗传PID控制算法的研究 209. 模糊PID控制器的研究及应用 210. 楼宇自动化系统的设计与调试 211. 基于AT89C51单片机控制的双闭环直流调速系统设计212. 基于89C52的多通道采集卡的设计 213. 单片机自动找币机械手控制系统设计 214. 单片机控制PWM直流可逆调速系统设计 215. 单片机电阻炉温度控制系统设计 216. 步进电机实现的多轴运动控制系统 217. IC卡读写系统的单片机实现 218. 基于单片机的户式中央空调器温度测控系统设计 219. 基于单片机的乳粉包装称重控制系统设计 220. 18B20多路温度采集接口模块 221. 基于单片机防盗报警系统的设计 222. 基于MAX134与单片机的数字万用表设计 223. 数字式锁相环频率合成器的设计 224. 集中式干式变压器生产工艺控制器 225. 小型数字频率计的设计 226. 可编程稳压电源 227. 数字式超声波水位控制器的设计 228. 基于单片机的室温控制系统设计 229. 基于单片机的车载数字仪表的设计 230. 单片机的水温控制系统 231. 数字式人体脉搏仪的设计 232. I2C总线数据传输应用研究（硬件部分） 233. STV7697在显示驱动电路系统中的应用（软件设计）234. LED字符显示驱动电路（软件部分） 235. 智能恒压充电器设计 236. 基于单片机的定量物料自动配比系统 237. 现代发动机自诊断系统探讨 238. 基于单片机的液位检测 239. 基于单片机的水位控制系统设计 240. FFT在TMS320C54XDSP处理器上的实现 241. 基于模拟乘法器的音频数字功率设计 242. 正弦稳态电路功率的分析 243. 基于Multisim三相电路的仿真分析 244. 他励直流电动机串电阻分级启动虚拟实验 245. 并励直流电动机串电阻三级虚拟实验 246. 基于80C196MC交流调速实验系统软件的设计与开发 247. 基于VDMOS调速实验系统主电路模板的设计与开发 248. 基于Matlab的双闭环PWM直流调速虚拟实验系统 249. 基于IGBT-IPM的调速实验系统驱动模板的设计与开发 250. 基于87C196MC交流调速系统主电路软件的设计与开发 251. HEF4752为核心的交流调速系统控制电路模板的设计与开发 252. 基于87C196MC交流调速实验系统软件的设计与开发 253. 87C196MC单片机最小系统单路模板的设计与开发 254. MOSFET管型设计开关型稳压电源 255. 电子密码锁控制电路设计 256. 基于单片机的数字式温度计设计 257. 智能仪表用开关电源的设计 258. 遥控窗帘电路的设计 259. 双闭环直流晶闸管调速系统设计 260. 三路输出180W开关电源的设计 261. 多点温度数据采集系统的设计 262. 列车测速报警系统 263. PIC单片机在空调中的应用 264. 基于单片机的温度采集系统设计 265. 基于单片机89C52的啤酒发酵温控系统 266. 基于MCS-51单片机温控系统设计的电阻炉 267. 基于单片机的步进电机控制系统 268. 新颖低压万能断路器 269. 万年历可编程电子钟控电铃 270. 数字化波形发生器的设计 271. 高压脉冲开关电源 272. 基于MCS-96单片机的双向加力式电子天平 273. 语音控制小汽车控制系统设计 274. 智能型客车超载检测系统的设计 275. 热轧带钢卷取温度反馈控制器的设计 276. 直流机组电动机设计 277. 龙门刨床驱动系统的设计 278. 基于单片机的大棚温、湿度的检测系统 279. 微波自动门 280. 基于DS18B20温度传感器的数字温度计设计 281. 节能型电冰箱研究 282. 交流异步电动机变频调速设计 283. 基于单片机控制的PWM调速系统 284. 基于单片机的数字温度计的电路设计 285. 基于Atmel89系列芯片串行编程器设计 286. 基于单片机的实时时钟 287. 基于MCS-51通用开发平台设计 288. 基于MP3格式的单片机音乐播放系统 289. 基于单片机的IC卡智能水表控制系统设计 290. 基于MATLAB的FIR数字滤波器设计 291. 单片机水温控制系统 292. 110kV区域降压变电所电气系统的设计 293. ATMEIL AT89系列通用单片机编程器的设计 294. 基于单片机的金属探测器设计 295. 双闭环三相异步电动机串级调速系统 296. 基于单片机技术的自动停车器的设计 297. 单片机电器遥控器的设计 298. 自动剪板机单片机控制系统设计 299. 蓄电池性能测试仪设计 300. 电气控制线路的设计原则 301. 无线比例电机转速遥控器的设计 302. 简易数字电子称设计 303. 红外线立体声耳机设计 304. 单片机与PC串行通信设计 305. 100路数字抢答器设计 306. D类功率放大器设计 307. 铅酸蓄电池自动充电器 308. 数字温度测控仪的设计 309. 下棋定时钟设计 310. 温度测控仪设计 311. 数字频率计 312. 数字集成功率放大器整体电路设计 313. 数字电容表的设计 314. 数字冲击电流计设计 315. 数字超声波倒车测距仪设计 316. 路灯控制器 317. 扩音机的设计 318. 交直流自动量程数字电压表 319. 交通灯控制系统设计 320. 简易调频对讲机的设计 321. 峰值功率计的设计 322. 多路温度采集系统设计 323. 多点数字温度巡测仪设计 324. 电机遥控系统设计 325. 由TDA2030A构成的BTL功率放大器的设计 326. 超声波测距器设计 327. 4-15V直流电源设计 328. 家用对讲机的设计 329. 流速及转速电路的设计 330. 基于单片机的家电远程控制系统设计 331. 万年历的设计 332. 单片机与计算机USB接口通信 333. LCD数字式温度湿度测量计 334. 逆变电源设计 335. 基于单片机的电火箱调温器 336. 表面贴片技术SMT的广泛应用及前景 337. 中型电弧炉单片机控制系统设计 338. 中频淬火电气控制系统设计 339. 新型洗浴器设计 340. 新型电磁开水炉设计 341. 基于电流型逆变器的中频冶炼电气设计 342. 6KW电磁采暖炉电气设计 343. 64点温度监测与控制系统 344. 电力市场竞价软件设计 345. DS18B20温度检测控制 346. 步进电动机驱动器设计 347. 多通道数据采集记录系统 348. 单片机控制直流电动机调速系统 349. IGBT逆变电源的研究与设计 350. 软开关直流逆变电源研究与设计 351. 单片机电量测量与分析系统 352. 温湿度智能测控系统 353. 现场总线控制系统设计 354. 加热炉自动控制系统 355. 电容法构成的液位检测及控制装置 356. 基于CD4017电平显示器 357. 无线智能报警系统 358. 可编程的LED（16×64）点阵显示屏 359. 多路智力抢答器设计 360. 8×8LED点阵设计 361. 电子风压表设计 362. 智能定时闹钟设计 363. 数字音乐盒设计 364. 数字温度计设计 365. 数字定时闹钟设计 366. 数字电压表设计 367. 计算器模拟系统设计 368. 定时闹钟设计 369. 电子万年历设计 370. 电子闹钟设计 371. 单片机病房呼叫系统设计 372. 家庭智能紧急呼救系统的设计 373. 自动车库门的设计 374. 异步电动机功率因数控制系统的研究 375. 普通模拟示波器加装多功能智能装置的设计 376. 步进电机运行控制器的设计 377. 80C196MC控制的交流变频调速系统设计 378. 汽车防盗系统 379. 简易远程心电监护系统 380. 智能型充电器的电源和显示的设计 381. 电气设备的选择与校验 382. 论供电系统中短路电流及其计算 383. 论工厂的电气照明 384. 论无线通信技术热点及发展趋势 385. 浅论10KV供电系统的继电保护的设计方案 386. 试论供电系统中的导体和电器的选择 387. 大棚仓库温湿度自动控制系统 388. 自行车车速报警系统 389. 智能饮水机控制系统 390. 基于单片机的数字电压表设计 391. 多用定时器的电路设计与制作 392. 智能编码电控锁设计 393. 串联稳压电源的设计 394. 红外恒温控制器的设计与制作 395. 自行车里程,速度计的设计 396. 等精度频率计的设计 397. 浮点数运算FPGA实现 398. 人体健康监测系统设计 399. 基于单片机的音乐喷泉控制系统设计 400. 基于LabVIEW的虚拟频谱分析仪的研究与设计 401. 感应式门铃的设计与制作 402. 电子秤设计与制作 403. 电动车三段式充电器 404. SB140肖特基二极管制造与检测 405. SMT技术 406. 基于单片机的温度测量系统的设计 407. 龙门刨床的可逆直流调速系统的设计 408. 公交车站自动报站器的设计 409. 单片机波形记录器的设计 410. 音频信号分析仪 411. 基于单片机的机械通风控制器设计
我给你一个题目，如果你写出来了，我保你论文得优秀。因为当年我就是选这个题目得的优秀。刚才我在网上搜了一下，网上还是没有与这个系统相关的论文。 《高考最低录取分数线查询系统》基本思想很简单，现在的高考分数线查询是很繁琐的，需要先把分数查出来，然后根据录取指南再找你的分数能被录取的学校，高考过的都知道，高考报考指南是一本多么厚的书。所以，这个系统的思想就是：你用所有高校近十年的录取分数线建立一个数据库，然后开发一个系统，当你输入查询命令的时候（查询命令可以用1，2，3这三个数来代替，用flog实现；输入1，查询的是符合你所输入的分数以下的所有高校信息；输入2，查询的是符合你所输入分数段之间的所有高校信息；输入3，查询大于你所给的分数线的高校信息。）当然，你可以再加上一些附加的功能。大致思想就这些。 郑州今迈网络部竭诚为你解答，希望我的答案能帮到你！
论文： 论文题目：《Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall》 论文地址： 前面讲的论文大部分都是关于排序的算法，mind作为天猫商城召回阶段的算法，还是很值得阅读的。 主流的推荐系统一般都分为matching(召回)和rangking(排序)两个阶段，不管在哪个阶段，都要学习和表示用户的兴趣向量。因此，最关键的能力是为任一阶段建模并得到能代表用户兴趣的向量。现有的大多数基于深度学习的模型都将一个用户表示为一个向量，如YoutubeDNN那篇论文，不足以捕获用户兴趣的不断变化的特点。基于以上原因，天猫提出了Mind方法，通过不同的视角来解决这个问题，并且用不同的向量来表示从用户不同方面的兴趣。 天猫商城也是分为了召回和排序两个阶段，召回阶段的主要目标就是从亿级别的商品库中筛选出千级别的候选物品给排序阶段使用。在天猫场景下，用户每天都要与成百上千的商品发生交互，用户的兴趣表现得多种多样。如下图所示，不同的用户之间兴趣不相同，同时同一个用户也会表现出多样的兴趣： 现在主流的召回阶段用到的召回算法要么是基于协同过滤的算法，要么是基于embedding召回的方法，但是这两个方法都有缺陷。协同过滤算法有着稀疏性和计算存储瓶颈方面的缺点，embedding的向量召回方法也有着几个缺点，一个是单一的向量无法准确表达出用户多种多样的兴趣，除非把这个向量长度变得特别大，还有一个就是，只有一个embedding会造成一定的头部效应，召回的结果往往是比较热门领域的商品（头部问题），对于较为小众领域的商品，召回能力不足，也就是更容易造成马太效应。 正如我们在第一段话中阐述的那样，如果单个兴趣向量没法做到将所有的用户兴趣点覆盖，那么就多搞几个向量，几个向量同时来表示用户的兴趣点不就行了吗？事实证明这么做确实是可以的，而且天猫也通过这种方法大大提高了召回的效果。 简单的先来看一下这个模型的架构，还是浓浓的阿里味，不管是item还是user在生成属于自己的向量的时候都会加上side information，这也是跟din,dien中一样传承下来的东西。整个模型关键的部分就在于这个Multi-Interest Extractor Layer层，后面我们就重点来讲一下这个层。 召回阶段的目标是对于每个用户u∈U的请求，从亿级的商品池I中，选择成百上千的符合用户兴趣的商品候选集。每条样本可以表示成三元组（Iu,Pu,Fi)，其中Iu是用户u历史交互过的商品集合，Pu是用户画像信息，比如年龄和性别，Fi是目标商品的特征，如商品ID、商品品类ID。 那么MIND的核心任务是将用户相关的特征转换成一系列的用户兴趣向量： 接下来就是item的embedding了： 说白了f函数就是个embedding+pooling层。 我们有了用户的兴趣向量 和物品向量e后，就可以通过如下的score公式计算得到topN的商品候选集： 这个score的计算过程过其实是对这K个向量分别计算出一个分数然后取最大对那个。有了每个用户的兴趣向量后，我们就能对所有对item求一个分数，这样直接取topN就可以得到N个候选物品了。 这一层跟我们之前介绍的论文din，dien中的操作是类似的。在user embedding中，输入部分包括user_id，还包括gender，city等用户画像信息，分别做完embedding后直接concat起来就得到用户的embedding。跟user侧不同的item embedding则是采用pooling操作来得到item embedding，将商品ID、品牌ID、店铺ID分别做embedding后再用avg pooling。 这部分就是整个mind最关键的地方了，下面会进行详细讲解。 我们认为，通过一个表示向量表示用户兴趣可能是捕获用户的多种兴趣的瓶颈，因为我们必须将与用户的多种兴趣相关的所有信息压缩到一个表示向量中。 因此，关于用户的不同兴趣的所有信息混合在一起，从而导致在匹配阶段的项目检索不准确。所以，mind采用了多个兴趣向量来表示用户的不同兴趣。 通过这种方式，可以在召回阶段分别考虑用户的不同兴趣，从而可以针对兴趣的各个方面进行更准确的检索。 Multi-Interest Extractor Layer，借鉴的是Hiton提出的胶囊网络。有关胶囊网络，下面的图可以帮助你快速理解（源于知乎： ）： 可以看到，胶囊网络和传统的神经网络较为类似。传统神经网络输入一堆标量，首先对这堆标量进行加权求和，然后通过非线性的激活函数得到一个标量输出。而对胶囊网络来说，这里输入的是一堆向量，这里的计算是一个迭代的过程，每次对输入的向量，先进行仿射变换，然后进行加权求和，最后用非线性的squash操作得到输出向量，可以看到胶囊网络的的输入跟输出还是跟传统DNN不一样的。 但是，针对图像数据提出的原始路由算法不能直接应用于处理用户行为数据。 因此，我们提出了“行为到兴趣（B2I）”动态路由，用于将用户的行为自适应地汇总到兴趣表示向量中，这与原始路由算法在三个方面有所不同。 1.共享双向线性映射矩阵 在胶囊网络中，每一个输入向量和输出向量之间都有一个单独的双向映射矩阵，但是MIND中，仿射矩阵只有一个，所有向量之间共享同一个仿射矩阵。 主要原因：一方面，用户行为的长度是可变的，天猫用户的行为范围是几十到几百，因此固定双线性映射矩阵的使用是可推广的，同时也减少了大量的参数。 另一方面，我们希望兴趣胶囊位于相同的向量空间中，但是不同的双线性映射矩阵会将兴趣胶囊映射到不同的向量空间中。因此，映射的逻辑变成了： 其中ei是用户行为中的item i的embedding，uj是兴趣胶囊j的向量。 2. 随机初始化胶囊网络的权值 在原始的胶囊网络中，映射矩阵是初始化为0的，但是这样会导致几个问题。将路由对数初始化为零将导致相同的初始兴趣胶囊。从而，随后的迭代将陷入一种情况，在这种情况下，不同的关注点胶囊始终保持相同。这跟我们的意图是不一致的，我们希望生成不同的用户兴趣向量。因此，我们在初始化的时候，让胶囊网络中权重的初始化由全部设置为0变为基于正太分布的初始化。 这里随机初始化的是bij而不是S，也就是胶囊映射逻辑矩阵，S是双向映射矩阵，不要搞混了。 3. 动态的用户兴趣数量 由于不同用户拥有的兴趣胶囊数量可能不同，因此我们引入了启发式规则，用于针对不同用户自适应地调整K的值。 具体来说，用户u的K值由下式计算： 动态的调整会让那些兴趣点较少的用户节省一部分计算和存储资源。 整个Multi-Interest Extractor Layer的计算过程如下： 看到这里我有个疑惑，在于算法的第7点，我们的 是用正太分布初始化的矩阵 跟双向仿射变化后的向量相加的结果，这一点我在论文中并没有得到很好的理解，也就是说，本来 是全零的，现在是用标准正态分布初始化后在去跟双向映射完的向量叠加吗？ 还有一个疑问就是，针对每一个j，我们利用所有的behavior的i计算得到一个向量uj，其实感觉应该就是在bij的计算上是不同的，只有bij的计算不同才会产生不同的wij，这样的话也就是说每一轮的bij都是有上一轮的结果来生成的意思？ 关于这两点我还是没能搞清楚，以我现在已有的知识来看，每次生成uj后都会利用整个uj去生成下一个bij，跟dcn里面的cross network有点类似，但是说不上来是为什么这么做，可能是这样计算保持来序列计算的特性。 从图中我们也可以清楚的看出来，通过Multi-Interest Extractor Layer，我们得到了多个用户向量表示。接下来，每个向量与用户画像embedding进行拼接，经过两层全连接层（激活函数为Relu）得到多个用户兴趣向量表示。每个兴趣向量表征用户某一方面的兴趣。 我们在前面获得了多个用户的兴趣向量，那么该如何知道这些兴趣向量中哪些是重要的，哪些是可以忽视的呢？这时候attention就派上了用场，正如我们在din中对用户历史行为中的每个item计算weight一样，我们在这个地方也构建一个一个attention网络，用来计算不同兴趣点的weight。 看一下上面的attention网络在结合一下整个mind的模型结构不难得出，这个attention网络的q是候选item的embedding，k，v都是用户的兴趣向量。 attention的计算公式为： 其中，除了计算vu跟ei的内积意外，mind还对这个内积进行了指数运算，这个p值起到了一个平滑对作用，到p接近0的时候，所有的weight是相近的，意味着每个兴趣点都会被关注到。到p大于1的时候，有些weight就会变得很大，而有些就会变得很小，相当于加强了跟candidate item强相关的兴趣点的权值，削弱了弱相关兴趣点的权值，此时更类似于一种hard attention，即直接选择attention score最大的那个向量。实验也证明了，hard attention的方法收敛得更快。 通过label attention网络，我们得到了代表用户u的兴趣向量 ，有了这个向量，我们就可以计算用户u点击item i的概率了，计算方式如下： 目标函数为： 这个L不是损失函数，可以理解为极大似然函数，我们的目标就是让这个东西最大。 当然，在一个具有亿级别item的网站中，我们是不会采用原始的softmax操作的，跟在skip gram中的sample softmax类似，mind也采用了sample softmax的做法，大大减少了运算量。 而在serving阶段，只需要计算用户的多个兴趣向量，然后每个兴趣向量通过最近邻方法（如局部敏感哈希LSH）来得到最相似的候选商品集合。我们只需要输入用户的历史序列和画像信息，就可以得到用户的兴趣向量，所以当用户产生了一个新的交互行为，MIND也是可以实时响应得到用户新的兴趣向量。这里相当于把label attention舍弃掉了，直接用剩下的部分来得到用户的兴趣向量。 serving阶段跟training阶段对于用户的兴趣向量的处理是不一样的，在serving阶段，由于我们有多个兴趣向量，所以score的计算方式就变成了取最大的那个： mind选择了跟他比较相近的YoutubeDNN进行对比，对比结果如下： 此外，论文还提到了DIN，在获得用户的不同兴趣方面，MIND和DIN具有相似的目标。 但是，这两种方法在实现目标的方式和适用性方面有所不同。 为了处理多样化的兴趣，DIN在item级别应用了注意力机制，而MIND使用动态路由生成兴趣，并在兴趣级别考虑了多样性。 此外，DIN着重于排名阶段，因为它处理成千或者万级别的item，但是MIND取消了推断用户表示和衡量user-item兼容性的过程，从而使其在匹配阶段适用于数十亿个项目。
上篇文章，我们了解了常见的业务场景（案例）和5种分析方法。这篇文章将带领大家走进工作时候的业务场景，学习在几种较为复杂的业务场景下，我们都是如何借助数据进行分析，解决问题的。 平常我们在网上也会对用户画像进行搜索，一般情况都会下会找到两种结果的答案。 第一种是会告诉你用户偏标签数字的内容。 第二种是描述一个用户的职业兴趣爱好以及使用产品时候的一些特点。 两种也会有一些差距。第一种一般指的是用户在系统里面产生的一些行为一些用户特征，或者用户主动填写的资料，更偏数据统计过程中形成的标签系统。第二种更是偏用户访谈用户研究的，一些感性的东西。 第一种我们就会用在产品的推广运营，产品设计中。这种一般是来自产品具体数据的表现，所以用在商务或运营中会比较多一些。第二种一般会帮助我们识别产品所主要服务的人是什么类型的，是比较感性的一个东西。但是它对于指导我们具体工作时，会有缺失的。 两者之间有一些差异，但是还是要多了解一下第一种基于数据的用户画像。基础属性（用户的基本情况）：年龄、性别、生日、星座、教育、身高、收入、职业 .... 社会关系：婚姻、有无小孩、有无女孩、家有老人、性取向.... 行为特征：基本行为 注册时间、来源渠道.... 业务行为 买过特惠商品、曾获优秀学员 业务相关（运动类型产品）：高矮胖瘦、体脂率、在练肌肉、日均9000步、收藏100个健身计划.... 1、直接填写（比如是注册的时候，相亲的产品，外卖的产品，装修的产品） 2、通过用户自己的已有特征推得（一般是在做活动的时候，简单个性化运营，业务分析要拆成不通群体观察，用户研究（准备）） 举个案例：产品是一个电商平台，运营部门要针对与北京的女大学生做一个女生节这样的运营活动。 这个时候我们如何去区分性别，地址，消费能力。 我们可以用现在已有的特征去推。我们可以通过买过的东西推算，如买过多次男性产品的归为男性，买过多种卫生巾产品的用户归为女性。地址也可以通过收货地址推算得出。消费能力也是可以通过细节消费（比如买一个消耗品超过200元钱这个样子）通过用户特征做推断，都是通过以往信息来筛选。不可能所有用户都发生这样的行为，这样的我们只能给一部分用户打标签，还有一部分用户没有识别出来的。 当然我们还是需要做进一步的推演。比如地址我们也可以进一步通过用户的常用IP来得出是否在北京。或者说消费能力也可以查看用户使用的手机型号是否为新款。比如通过手机型号vivo和美图手机也可以得出大部分女性用户（当然也会有些误判）职业可以通过收货地址是大学消费等地方。 3、通过用户身边的人推断 距离相近（某些属性，周围的人都具备，用户大概率也具备） 行为相似（通过协调过滤，找到行为相似的目标用户） 常见特征：基础属性 社会关系 行为特征 业务相关 使用场景：市场营销，个性化运营，业务分析，用户研究.... 通过用户画像去了解数字背后的用户一般情况下会有三种落地的场景（高质量拉新，精准运营推送，辅助产品设计） 如何高质量拉新？ （一个2手书籍交易平台）1如何从现有的用户里面找到我们，那些是真正的用户 定义什么是我们真正的用户（比如：高留存用户，核心行为频次，完成率高） 2真正用户的特征 是谁？ 电商平台可以通过他购买的书籍。倒推他们的年龄，受教育程度，地域，消费能力。 从哪里来？ 电话访谈等方式，发现很多来自朋友推荐。 3按此类型，找到类似的用户 用户画像：高校、科研院所、知识密集型工作区域。消费倾向社科类书籍。 有的时候人拉人的这种手段不一定会做的很好。会有很多条件限制我们，没有办法去做。在这种情况下我们可以选择很多渠道做合作做投放，不同渠道会有不同属性，不同渠道的用户会有不同的标签，比如年龄的标签职业性别等。我们有了自己的标签之后，在对接渠道时候我们可以将我们的诉求和特征对应起来选择更好的投放渠道。 另外也有很多广告投放也做的很好，都是可以精准的选择受众。对比两个平台的标签和画像，都是可以对的上。但一开始的时候一定要梳理好我们要投放什么类型的人，不然再好的平台也是用不上的。我们有一个用户画像之后，在拉新的时候会有一个大体的参考。
每篇文章都适合出现心理活动的，我们在写心理活动的时候应该注意：一、应写特定的人物在特定的环境中才会产生的心理活动，记得《卖炭翁》中有一句，“可怜身上衣正单，心忧炭贱愿天寒。”本来寒冷的冬天，卖炭翁纵然身上衣衫单薄，为了卖炭只能希望天更冷一些。二、要努力写人物细微的感情波澜和复杂的心理变化过程。例如高尔基的《母亲》最后一章所写尼洛夫娜发现暗探时一刹那的动摇、害怕，以及内心冲突，直到坚定、沉着。
2021电子商务毕业论文参考文献
电子商务（Electronic Commerce），是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动（Business Activity）；也可理解为在互联网（Internet）、企业内部网（Intranet）和增值网（VAN，Value Added Network）上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化；以互联网为媒介的商业行为均属于电子商务的范畴。以下是我整理的电子商务毕业论文参考文献，供你参考借鉴。
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《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，
不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君 单位：河南大学
参考文献：
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[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计
信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
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[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
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[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
论文供应链数据分析
论文供应链数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享论文供应链数据分析，一起来看看。
数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应论文
摘 要：对企业大量的历史数据，采用SQL Serve的OLAP技术，建立了供应链数据的挖掘模型，对现库存结构、呆废账和供应周期进行了分析，找出了存在问题，提出了相应的解决方法;对现系统提出了二次开发具体目标。
关键词：数据挖掘 精细化 大物流 供应链
一、前言
生产管理信息系统运行5年来，形成了了大量的历史数据，如生产主计划、备件计划、供应商、供货信息、质检信息和入库、领用信息等。
但该系统只是一个顶层数据逐级向下单向透明、注重出入库管理的平台，丰富的历史数据只是偶尔备查，没有把已有庞大的数据转化为知识，从全局上辅助企业决策，使公司在计算机软硬件的开发、维护上的巨大投资，只在局部管理上取得了改进，总体成效并不显著。
本文以半成品库供应链为主体，从计划、采购、外协厂商、质检等多维度分析供货周期及库存的相互关系，以减少冗余环节，降低供应链成本;同时对信息系统的二次开发提出了具体目标。
二、库存结构和供应链分析
我集团的半成品采购，采取多外协厂家的定点生产、每年对价格招标、每月下达采购数量的策略，由外协厂家按照我方提供的设计图纸生产，需要开模或使用专业机具加工，更换厂家有一定的难度。做好供应商的考核和选取，对保质按时完成生产，就显得尤为关键。
我用半成品的相关历史数据，按照关系型数据库第三范式，建立雪花形数据仓库，在其逻辑结构中，将数据表划分为存储实际数据的事实表;以及存储测评指标的维度表，如供应链上的采购、质检、结账周期、质量符合度等。
数据准备
以系统后台采用的sql server 2005数据库中自带程序Business Intelligence Development Studio为挖掘工具。数据准备如下：获取和供应链相关的完整历史数据，从2013年2月到2015年3月的基本信息：批量、计划数、厂家。
下达日期、返回数量和日期、质检完成日期和合格数量，点收入库数量和日期，以及非结构化的返回日期要求等数据。剔除了试制新品等异常数据;建立了相应的维度数据库，转换所有的日期为考核的维度，以精确分析供应链周期。
数据挖掘结果和分析
库存分析：平均月入库为1373万，出库为1399万，库存金额平均为802万，比原库存下降400万以上，比例为34%，逐步消化了存货，有效地降低了半成品库存。
呆废账分析：我们重点对三年(74万元)及五年以上(24万元)无动态的呆账进行了分析，其产生的原因如下：
(1)BOM表中已经不存在此类备件。
(2)产品设计发生了变更。
(3)对应的产品已经淘汰停产。
(4)配套的产品仅在部分支线上使用，存量过多、过久。
(5)订单变更、采购的半成品不配套，部分出现冗余。针对以上原因，我们提出如下解决方法：
(1)全面清理此类半成品，做好外观和质量检测，不符合要求的申请报废。
(2)尽可能替换使用、降级使用。
(3)按材质、规格制定改制表，按需对半成品改制，减少呆废料。
(4)除少量必须备件外，多余部分调拨给可能生产此类产品的`子分公司待用。
供货期分析：期间平均供货总周期为天;其中外协厂家生产期天，到公司后质检期天，入库天，供货后到发票开具天。在提前期为半个月的采购模式下，数据表明大部分半成品在每月初就基本入库，占用了大量库房，并在当月末转化为财务付款压力。
针对外协厂家大多位于省外，重点分析了供应商区域、数量、重量、采购品种和供货周期的关系，对锻铸件类产品的挖掘结果分析如下：
(1)为减轻库房压力，本省市的外协厂家按需分批次组织运送，期供货周期和质检周期存在人为失真。
(2)外省市供货周期和区域距离成正比。
(3)供货周期与采购的数量和重量无关，表明生产能力和运力现阶段充沛。
(4)质检周期短的供货商，其一次到货率和合格率较高。
三、供应链管理新模式
基于供应周期分析结论1，我们可以把所有的外协厂商作为外围库房，按大数据模式下的机器学习法，自动计算不同外协厂家、不同半成品的提前期，借助第三方物流，由生产流水线上主导产品的需求，决定其配送日期;包装用数量就近选择厂家，第三方质检合格后，直接发到施工现场。
为实现此设想，信息系统必须互联互通、信息共享，实时采集需求和获取外协厂商的生产、库存情况，建设一条敏捷的供应链。系统可做如下改进：
(1)对供应商做出科学考核评价：资质;产品质量(尺寸、外观、表面的目视检查合格率;化学成分等合格率;力学性能参数、内部的超声无损检测缺陷值等)、退货率，降级接收率、及时完成率、交货紧迫性、变更配合度、售后服务等指标进行动态考核。按指标得分高低对外协厂家优胜劣汰，在任务分配时优先向优秀供应商倾斜。
(2)拉伸供应链，把各生产部门、库房、供应商作为一个整体，对内实现数据的全透明，共享主计划、车间旬计划、采购计划，做好内部关键工序的报工和外协厂商的数据采集，使相关人员能从数据流中自动获取到所需数据，实时监控所需半成品，及时协调相关生产;在任务繁重时，对外适度开放采购信息，有利于外协厂家安排生产。
(3)领用定额只获取BOM表中的组装数量，包装用备件可由外协厂商直发施工现场。
(4)多粒度获取半成品需求，多层次规划生产。在销售部门取得合同后，按照交货期汇总其总量，和外协单位的产能对比，做好生产分配和预测;按旬计划汇总需求，精准组织半成品的到货时间。
四、结论
建立数据透明的信息系统，充分利用挖掘数据技术，动态获取需求和产能，借助第三方物流，可以精准地满足生产和施工需求，同时优化控制库存结构，可以减少库存量，降低对流动资金和库房的占用。在实际应用中，还需要发挥人的主观能动性，按实际情况调整采集信息量和透明度，提升供应链管理水平。
参考文献：
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[2]王晶，唐玲，张在晓.供应商共享POS信息时的信息挖掘策略与方法[J].工业工程，2008(07).
大数据分析对供应链有什么影响
如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。
大数据来源广泛：
-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。
-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。
-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。
-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。
数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。
研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。
有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。
调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：
1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。
供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。
2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；
与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。
3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的'经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。
4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。
要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。
大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。
供应链案例分析的方法
一、供应链案例的类型
供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例，也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例，在分析时都应该从供应链整体的角度进行，要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。
二、供应链案例分析的目标
提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标，在案例分析时，必须牢记这两大目标。
三、供应链案例分析的方法
供应链案例分析可分为这样几步进行：
第一，分析供应链现状。
首先分析供应链的结构，在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始，通过生产制造环节和分销配送环节，直到最终用户手中的货物流动示意图，示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。
然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析，这对改进措施的提出是非常有效的，绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。
第二，在现状分析的基础上找出问题。
这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题，也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分，通常在分析时症状是比较容易明确的。
例如，经理可能认为仓储能力短缺是一个问题，实际上，这可能仅仅是一个症状，造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时，必须找到真正造成问题的原因。
第三，设想并提出解决问题方案
解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的，一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定，从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑：具体功能部门层面;公司层面，在公司内实行跨部门的改革;供应链层面，同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。
最后对提出的方案应当做全面的说明。
以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架，这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法，而是列出了在分析问题时可考虑的因素，案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。